Cum poate fi benefică aplicarea inteligenței artificiale în domeniul sănătății

Inteligența artificială (AI) nu mai este doar un cuvânt la modă folosit în filmele științifico-fantastice; acum are aplicații în lumea reală. Astăzi, tehnologia este folosită pentru analiza predictivă, știința datelor și procesarea computerelor mobile. Marea întrebare este, totuși, cum poate fi benefică aplicarea AI în asistența medicală și ce repere mai poate atinge în viitor.

Tehnologiile AI au reputația de a fi în cele din urmă autonome. Deși acest lucru ar putea fi încă mulți ani, versiunea sa actuală oferă deja multă utilitate tuturor părților interesate.

Astăzi, vom arunca o privire mai atentă asupra utilizării AI în industria sănătății. Vom discuta, de asemenea, cazurile de utilizare specifice care au permis profesioniștilor din domeniul sănătății să ofere diagnostice, tratamente și îngrijire mai bune pentru pacient.

Când ați terminat de citit, veți ști exact cum automatizarea și învățarea automată se potrivesc în sistemul general de asistență medicală. De asemenea, veți avea o înțelegere clară a ceea ce vă rezervă viitorul pentru dezvoltarea continuă a acestei tehnologii interesante. Să începem!

AI în asistența medicală – Cum funcționează

Inițial, tehnologia AI a ajutat la automatizarea proceselor din diverse industrii care au fost considerate redundante și monotone pentru munca umană.

De exemplu, aplicațiile timpurii ale AI în sectorul serviciilor auto implicau doar colectarea și analizarea datelor. Aceasta a oferit informații de bază atelierelor de reparații despre mașini, istoricul service-ului și proprietarii lor.

Acum lucrurile au avansat cu mult peste acest nivel. A dezvoltat capacitatea de a preveni accidentele. Acum este capabil chiar să analizeze obiceiurile de conducere ale unui anumit șofer și starea generală de sănătate a vehiculului său. Pe baza acestei analize, poate face apoi recomandări precum când să repare frânele unei mașini – imediat sau după ce acestea au parcurs o anumită distanță.

AI este utilă și în situații de accident, deoarece procesul de inspecție vizuală pentru daune auto a fost automatizat . Poate determina amploarea daunelor și poate ajuta companiile de asigurări să furnizeze estimări ale reparațiilor bazate pe fotografii.

Sectorul asistenței medicale a cunoscut, de asemenea, o evoluție a IA într-un mod similar. Prin digitizarea dosarelor de sănătate, AI a redus în mod eficient și în mod semnificativ utilizarea hârtiei. De asemenea, a ajutat la menținerea unui flux ușor de date către companiile de asigurări, spitale și pacienți.

Nu vă înșelați, AI este îmbunătățită în mod constant, dar a demonstrat consecvență în evoluția sa pentru a-și extinde aplicațiile. De la îmbunătățirea productivității back-office până la a deveni un facilitator pentru îmbunătățirea rezultatelor în domeniul sănătății , AI a parcurs un drum lung.

AI a deschis calea în explorarea de noi tratamente, dezvoltarea de noi modele și dezvoltarea de vaccinuri în timpul pandemiei de Covid. Pe lângă îmbunătățirea rezultatelor și experiențelor pacienților, sistemele bazate pe inteligență artificială pot identifica adulții și copiii care poartă măști faciale și pot măsura standardele de distanță socială.

Sistemele AI funcționează prin analizarea unor cantități mari de date de sănătate. Aceste date pot fi sub formă de studii de cercetare clinică, imagini și afirmații medicale. Apoi localizează perspective și modificări care sunt de obicei nedetectabile de seturile manuale de abilități umane.

Sursa imaginii

Algoritmii AI sunt predați folosind învățare profundă și modele de date de etichetare. Învățarea profundă analizează și interpretează, de asemenea, datele în timp real cu ajutorul cunoștințelor extinse de la computere.

Implicațiile AI în domeniul sănătății sunt uriașe. Pe baza unor rapoarte, inteligența artificială și sistemele de rețele neuronale din domeniul sănătății vor fi evaluate la 6,7 ​​miliarde de dolari în acest an. Este esențial să înțelegem impactul actual al inteligenței artificiale și potențialele dezvoltări viitoare în lumina acestui impuls semnificativ de creștere.

Iată tot ce ajută AI în industria sănătății pe scurt:

• Clinicienii pot imbunatati si personaliza strategiile de ingrijire a pacientului prin adunarea datelor pacientului si apoi pot prezice sau diagnostica boli mai rapid .
• Plătitorii de asistență medicală pot personaliza planurile de sănătate utilizând chatbot-uri bazați pe inteligență artificială cu alți oameni care caută soluții de sănătate digitală personalizate.
• AI poate accelera foarte mult căutarea și confirmarea codurilor medicale pentru cercetători, clinicieni și managerii de date responsabili de studiile clinice. Acest lucru este foarte important în efectuarea și încheierea studiilor clinice.

Acum să ne aprofundăm în diverse aplicații ale inteligenței artificiale în asistența medicală și în modul în care acestea pot beneficia ecosistemul de îngrijire medicală.

Aplicații ale inteligenței artificiale în domeniul sănătății

Prezența IA devine crucială pentru asistența medicală. Din moment ce am stabilit asta, vom trece la unde, când și cum. Citiți mai departe pentru a obține o înțelegere completă a aplicațiilor AI în acest departament.

1. Asistență pentru procesarea limbajului natural

Sursa imaginii

Experții în inteligență artificială au încercat să înțeleagă limbajul uman de mult timp. Acest domeniu, NLP , încorporează aplicații precum:

• Interpretare
• Examinarea textului
• Recunoașterea discursului
• Diferite obiective legate de limbaj

Pentru a înțelege mai bine NLP, să ne uităm la un sector în care are cea mai bună implementare – piețele de acțiuni și de acțiuni. În mod tradițional, datele cantitative au fost folosite pentru a face previziuni pentru prețurile viitoare .

Acum NLP este folosit pentru a face previziuni de preț prin evaluarea sentimentelor pieței. Acest lucru se realizează printr-o analiză aprofundată a știrilor bursiere, a documentelor financiare și a rețelelor sociale. Apoi convertește textul într-un scor de sentiment . În pasul următor, acest scor este utilizat pentru prognozarea prețului și generarea de semnale de cumpărare și vânzare.

Un suport similar NLP este căutat de sectorul sănătății, deoarece lucrează pentru a-și automatiza procesele. În serviciile medicale, utilizarea predominantă a NLP include crearea, înțelegerea și caracterizarea documentației clinice și a cercetării distribuite. Cadrele NLP pot:

• Conduceți IA conversațională
• Interpretați asociațiile de pacienți
• Pregătiți rapoarte (de exemplu, evaluări radiologice)
• Investigați notele clinice nestructurate ale pacienților

2. Construiți platforme complexe pentru descoperirea medicamentelor

Algoritmii AI pot identifica utilizări terapeutice noi pentru medicamente și pot urmări atât toxicitatea acestora, cât și mecanismele lor de acțiune.

De asemenea, poate permite întemeierea mai multor platforme de descoperire a medicamentelor. Aceste platforme pot aduna în mod eficient informații despre medicamentele deja comercializate și alte substanțe bioactive.

În plus, aceste platforme și instrumente AI pot procesa mai mulți terabytes de date biologice în fiecare săptămână. Aceste date se ridică la milioane de experimente clinice săptămânale. Toate acestea se realizează prin utilizarea conceptelor de bază ale chimiei, științei datelor și biologiei genomice și sunt conduse de automatizare.

Odată ce acest set de date biologice este colectat, instrumentele de învățare automată pot crea perspective prea complicate pentru ca oamenii să le construiască . În plus, această metodă de descoperire a medicamentelor scade riscul de părtinire umană.

3. Sprijinirea analizei imagistice medicale

Sursa imaginii

AI este folosită pentru triajul cazurilor, deoarece îi sprijină pe clinicieni în revizuirea imaginilor și scanărilor. Le oferă cardiologilor și radiologilor mijloacele de a identifica informații vitale pentru prioritizarea cazurilor importante. De asemenea, poate ajuta la evitarea erorilor în interpretarea dosarelor electronice de sănătate (EHR) și poate ajuta la stabilirea practicii diagnosticelor precise.

Cantități mari de date și imagini colectate în studiile clinice necesită verificare și evaluare. Algoritmii de inteligență artificială pot analiza rapid aceste date și le pot compara cu studii similare pentru a identifica conexiunile și modelele care nu sunt vizibile . Această metodă poate ajuta profesioniștii din imagistica medicală să urmărească rapid informațiile vitale.

AI poate folosi, de asemenea, diagnostice și proceduri medicale anterioare, date despre alergii potențiale, istoric medical și rezultate de laborator. Apoi oferă aceste informații profesioniștilor din domeniul sănătății cu un rezumat care evidențiază contextul acestor imagini.

4. Ajuta echipa medicala de urgenta

În timpul unei insuficiențe cardiovasculare neașteptate, timpul dintre apelul de urgență și apariția vehiculului de salvare este semnificativ pentru recuperare.

Personalul de urgență ar trebui să aibă capacitatea de a recunoaște efectele insuficienței cardiace pentru a lua măsurile de precauție adecvate pentru creșterea rezistenței. Inteligența bazată pe computer poate descompune atât informații verbale, cât și nonverbale pentru a produce o indicație.

Există anumite dispozitive medicale cu inteligență artificială care ajută personalul care administrează medicamente de criză. Ei pot avertiza personalul de criză în cazul în care acesta identifică o insuficiență cardiovasculară prin:

• Zgomote de fond
• Investigarea vocii apelantului
• Informații importante din istoricul clinic al pacientului

Ca și alte progrese ML, ei nu caută semne specifice. De fapt, ei se antrenează acordând atenție apelurilor pentru a crea un model și a recunoaște variabilele importante .

Datorită acestei învățări, aceste dispozitive funcționează pe modelul lor ca un ciclu continuu . Inovația cu care sunt furnizate aceste aplicații poate recunoaște distincția dintre agitația de fundal.

Un studiu realizat în 2019 a dezvăluit abilitățile modelelor ML. Ei folosesc platforme de recunoaștere a vorbirii, ML și alte indicii de fundal pentru a înțelege mai bine apelurile cu insuficiență cardiacă decât dispecerii umani.

ML poate asuma un rol fundamental în sprijinirea personalului clinic de criză. Ulterior, unitățile clinice ar putea folosi tehnologia pentru a răspunde apelurilor de urgență folosind defibrilatoare echipate cu drone sau cu voluntari pregătiți pentru RCP. Oportunitățile de rezistență în cazurile de insuficiență cardiacă ar crește ca urmare.

Și utilitatea sa nu se oprește aici. De asemenea, poate ajuta clinicienii și personalul clinic de criză să consolideze capacitatea de răspuns în timp util în departamentele lor. Un profesionist din domeniul sănătății poate petrece până la o șesime din orele de lucru pe sarcini administrative. Ca urmare, există mai puțin timp disponibil pentru îngrijirea pacientului și mai mult timp este alocat sarcinilor neproductive.

Inteligența artificială îi poate ajuta să creeze strategii de timp mai eficient prin eliminarea sau reducerea semnificativă a timpului petrecut cu sarcini administrative repetitive. Aceste minute suplimentare sunt cruciale în situațiile de urgență medicală, deoarece pot ajuta la prioritizarea cazurilor și la salvarea de vieți.

5. Analiza datelor nestructurate

Sursa imaginii

Clinicienii nu rămân mereu la curent cu descoperirile și progresele medicale. Se datorează în principal cantităților mari de date de sănătate publică și dosare medicale care le țin ocupate. Imaginați-vă că încercați să analizați manual grămadă de documente financiare. Astfel de sarcini necesită timp.

Datele medicale sunt frecvent stocate ca date complexe nestructurate, ceea ce face dificilă accesarea și înțelegerea furnizorilor de servicii medicale. În mod similar, EHR și datele biomedicale pot fi, de asemenea, un câmp minat de navigat.

AI poate selecta aceste date de la unitățile medicale și de la profesioniști și apoi le poate scana prompt folosind tehnologii de învățare automată. Acesta poate oferi apoi răspunsuri imediate și de încredere clinicienilor.

Este un domeniu în care AI poate facilita analiza datelor prin:

• Asistență la sarcini repetitive
• Standardizarea datelor medicale indiferent de format
• Ajutând medicii cu planuri de tratament precise, rapide și personalizate pentru pacienți

6. Sprijiniți echitatea în sănătate

Industria AI și ML ar trebui să planifice cadre de îngrijire medicală și dispozitive care garantează îndeplinirea raționalității și echilibrului. Și pentru ca acesta să ofere cele mai bune rezultate, trebuie să apară atât în ​​știința datelor, cât și în examinările clinice.

Cu o utilizare mai mare a calculelor ML în diferite domenii ale sănătății virtuale, riscul de inechități în materie de sănătate poate scădea. Cei însărcinați cu implementarea inteligenței artificiale în domeniul sănătății trebuie să se asigure că calculele AI sunt precise, obiective și corecte.

ML include o serie de tehnici care permit computerelor să beneficieze de datele pe care le procesează . La un nivel fundamental, înseamnă că ML poate furniza previziuni imparțiale într-o oarecare măsură dacă se bazează exclusiv pe o analiză imparțială a datelor subiacente.

Inteligența artificială și calculele de învățare automată pot fi învățate să diminueze înclinația. Poate fi realizat prin creșterea transparenței datelor și a capacității de a reduce disparitățile de sănătate. Cercetarea serviciilor medicale în AI și ML poate elimina discrepanțe ale rezultatelor sănătății din cauza rasei, naționalității sau orientării.

7. Utilizați datele pentru analize predictive

Sursa imaginii

Cu aparate și aplicații bazate pe inteligență artificială, clinicienii pot fi mai strategici în ceea ce privește fluxurile de lucru, deciziile clinice și planurile de tratament.

NLP și ML pot citi în mod continuu întreaga istorie clinică a unui pacient. Apoi îl interfață cu efecte secundare, afecțiuni persistente sau o boală care influențează diferiți indivizi din familie.

Pentru pacienții vârstnici și vulnerabili, aceste date pot lucra mână în mână cu sistemele de alertă medicală. Le permite să-și mențină independența pentru mai mult timp , primind îngrijiri de la medici și îngrijitori de la distanță.

Cu alte cuvinte, sistemele de alertă medicală au fost concepute în mod tradițional pentru a căuta ajutor după un accident. Ele au fost transformate în soluții pentru boli persistente care pot fi anticipate și rata de progresie a acestora poate fi urmărită .

Aceste informații sunt apoi utilizate de EHR ca sursă pentru a produce opțiuni pentru experții clinici . Se ia în considerare opțiunile bazate pe informații pentru a lucra la înțelegerea rezultatelor. Ei pot transforma rezultatul într-un dispozitiv de investigare preventivă care poate trata o boală înainte ca aceasta să devină gravă.

Viitorul AI în domeniul sănătății

Sursa imaginii

Inteligența artificială are un rol important de jucat în contribuțiile la îngrijirea medicală reprezentând lucruri care vor veni. Sub formă de învățare automată, este capacitatea esențială din spatele îmbunătățirii acurateței medicale .

Deși eforturile timpurii de a da diagnostic și tratament s-au dovedit a fi dificile, ne așteptăm că AI va domina în cele din urmă și acel spațiu.

Cel mai bun test pentru AI nu este dacă progresele vor fi suficient de competente pentru a fi utile. Adevărata provocare va fi garantarea adoptării lor în practica clinică de zi cu zi.

Pentru ca o recepție largă să aibă loc, cadrele AI ar trebui să fie:

• Educat la clinicieni
• Sprijinit de autoritățile de reglementare
• Lucrați în același mod
• Actualizat de-a lungul timpului în domeniu
• Coordonat cu cadrele EHR
• Plătit de asociații publice sau private
• Normalizat într-un grad adecvat decât produsele comparabile

Aceste dificultăți vor trece în cele din urmă. Cu toate acestea, acestea vor dura mult mai mult, deoarece se bazează pe maturitatea generală a tehnologiei.

De asemenea, pare să fie progresiv evident că cadrele AI nu vor înlocui clinicienii umani la o scară mai largă. În schimb, își vor extinde eforturile pentru a se concentra mai bine asupra pacienților.

După ceva timp, clinicienii umani ar putea avansa către proiecte de locuri de muncă care se bazează pe abilități umane interesante, cum ar fi compasiunea și persuasiunea.

Iată 3 implementări ale inițiativelor AI pe care le putem vedea în curând în asistența medicală:

I. Chirurgie robotică

Sursa imaginii

Inteligența artificială și roboții cooperanți vor schimba procedurile medicale în ceea ce privește viteza și capacitatea lor, în timp ce fac tăieturi delicate. Deoarece roboții nu obosesc, problema epuizării în intervențiile chirurgicale prelungite și vitale nu este o problemă .

Aparatele AI au capacitatea de a utiliza informațiile din sarcinile anterioare pentru a promova noi proceduri chirurgicale. Precizia acestor mașini reduce șansa oricăror tremurături accidentale și tremurături la mijlocul procedurii .

II. Îngrijire predictivă AI

Inteligența artificială și inteligența predictivă ne vor ajuta să înțelegem diferitele variabile din viața noastră care ne afectează bunăstarea .

Nu este vorba doar despre momentul în care am putea lua virusul sezonului sau ce afecțiuni am dobândit. Va fi vorba despre lucrurile care se conectează cu locul în care trăim, ce mâncăm, unde lucrăm și care sunt nivelurile de contaminare a aerului din apropiere. De fapt, se va face un pas mai departe și se va lua în considerare modul în care stau finanțele noastre și dacă suntem atât de profund îndatorați încât încercarea de a evita falimentul ne face să ne pierdem mințile.

Sursa imaginii

Cadrele de îngrijire medicală vor ghici când o persoană este în pericol de a favoriza o boală constantă. Pe baza acestor predicții, ei vor recomanda măsuri de protecție înainte de a se agrava . Acest progres va avea succes până la punctul în care ratele de diabet, insuficiență cardiovasculară congestivă și BPOC vor scădea.

III. Spitale în rețea

Odată cu îngrijirea predictivă, vine încă un progres legat de spitale și clinici. Aceste instituții nu vor mai fi structuri mari care acoperă o gamă largă de boli.

În schimb, ei vor divulga toate resursele pentru îngrijirea celor bolnavi intens , în timp ce cei mai puțin critici ar putea fi tratați prin abordări mai modeste.

Aceste locuri vor fi conectate într-o singură rețea digitală. Centrele de comandă centralizate pot apoi diseca informațiile clinice și de locație pentru a monitoriza oferta și cererea în rețea.

Pe lângă utilizarea AI pentru a detecta pacienții aflați în pericol de agravare, această metodă poate elimina blocajele din sistem. Poate garanta că pacienții sunt direcționați către locul în care pot fi îngrijiți cel mai bine. În mod similar, experții în servicii medicale vor fi trimiși în zonele în care serviciile lor sunt cele mai solicitate.

Utilizarea inteligenței artificiale poate conecta mai bine spitalele și organizațiile medicale la o rețea centralizată. Se pregătește să devină soluția de facto pentru a ajuta toate părțile interesate să lucreze mai bine ca o echipă.

Concluzie

AI în asistența medicală nu este un scenariu stabilit pentru implementare viitoare, dar este deja utilizat pe scară largă astăzi. Alături de profesioniștii medicali și de serviciile medicale, AI și rețelele sale neuronale de date mari au potențialul de a revoluționa industria.

Cu o rețea mai bună, operații robotizate și îngrijire predictivă, AI are un viitor strălucit în industria medicală.

Sperăm că postarea a fost o lectură perspicace asupra inteligenței artificiale și asupra modului în care poate continua să fie benefică în domeniul sănătății.

Pentru a afla mai multe despre cum puteți utiliza informațiile noastre în domeniul sănătății pentru a obține date de încredere pentru creșterea organizației dvs., vă rugăm să vizitați site-ul nostru web sau să ne trimiteți un e-mail la [email protected] .